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为了实现电机效率的逐步提升，需要电机产品不断的推陈出新，这同时也是个国家重工业发展水平的衡量标准。
从节能环保的角度来看，在国际上高效电机得到了广泛的认可和推广。
在中国普通低效电机仍占有较大的使用比率。
而在欧美等发机起动过程损耗的分析高压感应电机内基本发热热源高压感应电机动态模型建立与计算方法电机矢量变换和坐标变二〇五年二月二十七日星期五摘要第章绪论课题研究的意义国内外研究现状高压感五年二月二十七日星期五摘要第章绪论课题研究的意义国内外研究现状高压感应电机起动特性的研究现状高压感应电机起动过程流体场和温度场的研究现状课题的主要研究内容第章高压感应电部分内容简介，二〇五年二月二十七日星期五摘要第章绪论课题研究的意义国内外研究现状高压感应电机起动特性的研究现状高压感应电机起动过程流体场和温度场的研究现状课题的主要研究内容第章高压感应电机起动过程损耗的分析高压感应电机内基本发热热源高压感应电机动态模型建立与计算方法电机矢量变换和坐标变换的基本理论电机动态基本方程的建立及求解方法利用动态模型计算高压感应电机起动时热源损耗本章小结第章高压感应电机起动过程散热的分析电机通风结构电机内流量的分布和散热计算电机内风阻网络模型的建立风阻网络的求解及结果分析本章小结第章高压感应电机起动过程流体流动与传热的仿真分析高压感应电机三维计算模型的建立计算模型网格的剖分仿真计算的基本假设和边界条件的设定基本假设瞬态场边界条件的设定在瞬态场计算中的应用高压感应电机起动过程中流体场分析高压感应电机起动过程中温度场分析二〇五年二月二十七日星期五额定负载起动时定子绕组和绝缘层的温度场分析额定负载起动时定子对流面散热系数分析不同负载起动时的温度场分析本章小结第章基于免疫遗传算法的潜油电机优化设计软件开发课题研究的意义国内外研究现状及发展趋势潜油电机的国内外研究现状优化算法的国内外研究现状课题的来源及主要研究内容第章免疫遗传算法原理免疫遗传算法原理免疫遗传算法流程分析免疫遗传算法在数学模型上的应用本章小结第章免疫遗传算法在潜油电机优化中的应用电机优化的数学模型优化设计的目标函数约束条件及其处理方法优化变量的选取优化程序设计实例计算电机优化过程的参数选用基于免疫遗传算法优化设计的结果与分析基于的定转子参数分析本章小结第章潜油电机优化软件开发电机优化设计软件的实现硬件环境软件环境电磁设计模块程序输入界面的设计程序结果的输出二〇五年二月二十七日星期五温升设计模块等效热阻计算温升模块的界面设计电机冲片图的绘制本章小结结论参考文献攻读硕士学位期间发表的学术论文致谢二〇五年二月二十七日星期五第章绪论课题研究的意义中国是世界电机制造多产国，特别是重工业有很大规模的经济体，因此电机与功率消耗的比重都很高。
从全世界电机技术的发展需求来看，为满足高运转率的发展趋势，规模化生产配套设备的高压高效电机逐渐成为发展的主要方向。
由此电机必须向具有高功率密度高性能大容量和高压的方向发展。
随着中国电机设计和制造技术的成熟，高效高压电机将发展成个高科技竞争激烈的行业。
为了实现电机效率的逐步提升，需要电机产品不断的推陈出新，这同时也是个国家重工业发展水平的衡量标准。
从节能环保的角度来看，在国际上高效电机得到了广泛的认可和推广。
在中国普通低效电机仍占有较大的使用比率。
而在欧美等发达国家，已经基本普及了高效电机的使用。
目前较为常见的紧凑型电动机为系列中型高压感应电机，由于其研发过程中设计理念主要为高效率体积小低成本等特点，同系列电动机相比，在相同的容量下其中心高平均下降两个等级，所以功率密度会增加。
根据电机几何原理的相似定律，电机内功率密度增高势必会导致内部的温升问题突来，很容易造成绝缘层出现分层脱壳老化等现象，从而导致电机内部由于放电短路而烧毁。
尤其是在电机起动的过程中，由于损耗大散热差更容易导致温度大幅度升高。
对电机起动时的电磁转矩电磁参数及电流的变化情况进行分析是可靠计算电机内部发热情况的基础，同时采用有效的通风散热系统便可很好的避免电机发生故障。
但是电机的起动过程是个瞬态过程，会受到很多复杂因素地影响，电机内部各个物理场之间相互存在动态耦合的关系，因此就需要建立种动态的数学模型来对起动过程的损耗参数以及风速风量的变化进行准确的分析和研究。
在此基础上，将得到的动态结果与有限元方法综合在起，进行起动时电机内温度场和流体场的仿真研究，这样会准确可靠的预测电机的性能指标运行的状况以及技术参数等，由此减少电机起动运行时冷却气体流动性能不佳以及内部温升过高这种影响电机安全可靠运行的情况发生。
运用试验的方法对高压电机运行过程中的起动特性和起动过程的动态参数进行测取是非常困难的，所以需要有效可靠的方案来对高压电机进行仿真分析二〇五年二月二十七日星期五来取得。
由于电机的起动过程是个瞬态的过程，应基于动态的理论来进行计算的是较好个体的后代。
较好个体的后代代表着最优的解或次优的解。
标准遗传算法的主要有交叉算子变异算子和选择算子，在不断的进化中对适应度进行计算，不断改善种群的质量，最终产生最优个体并收敛。
标准遗传算法优化流程图如图所示。
抗原调节产生图免疫系统模型图标准遗传算法优化流程图细胞记忆细胞细胞激励抑制促进抗体抗体二〇五年二月二十七日星期五以下为免疫遗传算法的原理以及求解的步骤。
免疫遗传算法简称，其原理是将抗原模拟成目标函数，抗体模拟成问题的解。
当生物体被抗原所入侵时，为了抵御抗原对生物体的破坏生物体的免疫系统会产生抗体进行免疫的应答。
生物体针对不样的抗原会进行免疫应答来产生抗体防御抗原的伤害，从而保证了生物体自身健康。
免疫记忆机制是抗体在抵御抗原的过程中如果有些抗体的浓度十分的高会被生物体的免疫细胞所记录下来。
所以当同样的抗原再次侵入生物体时记忆的细胞就会产生高浓度的抗体并产生强烈的反应，最后用更加快的速度消灭外来的抗原。
抗体之间因为各自浓度的不同也会产生抑制以及促进的相互作用，这样可以平衡抗体间的浓度以及保持各个抗体的多样性。
其中为了保持每个抗体自身的多样性通过抑制抗体浓度高的个体来保持。
以下为标准遗传算法与免疫机理结合而成的免疫遗传算法流程图如图所示。
图免疫遗传算法的流程图免疫遗传算法流程分析免疫遗传算法是模拟生物学中生物体自身的免疫系统的免疫特点的前提下以标准遗传算法为基础设计出的种改进的现代化优化算法，所以免疫遗传算法基本保留了标准遗传算法的基本特点及其结构，与此同时在传统遗传算法的基础上增加了亲和度的计算以及免疫记忆单元的构造来改进算法使优化结果更加准确。
亲和度具有种表现的形式，其是反映种群中每个抗体的浓度，其二则是反映抗体抗原之间的对应关系。
根据免疫遗传算法的特点可以总结出由以下几部分所构成抗原的识别在实际问题中把待求解的问题转化为符合免疫系统处理的抗原形式，自然界中生物的免疫系统具有对抗原进行识别的功能，这里抗原识别就是对所求问题的求解。
产生初始抗体产生初始抗体是产生初始问题的解，初始解即为初始种群中的初始问题的解。
在各类约束条件制约下，若免疫系统计算过这类问题，通过记忆抗体产生出适应度高的记忆抗体，生成新的初始抗体。
而如果抗体的数量不足则在解空间随机中产生抗体。
亲和度的计算抗原与抗体在免疫系统的机制中分别都含有各自的决定二〇五年二月二十七日星期五基，决定基之间是可以相互作用的，所以亲和度可以分为不同的抗体之间的亲和度以及抗原和抗体之间的亲和度这种。
其中不同抗体之间的亲和度反映的是抗体之间的相似度，而不同抗体之间的亲和度反映的则是标准遗传算法中的适应度，它越高，说明结果就越优良。
记忆细胞分化每次进化后，对初始种群按降序排列各个亲和力，记忆库里对高亲和力的抗体进行选择，以更新和保证免疫系统的免疫应答能力。
由于记忆细胞库空间是受限的，所以总是用最新的较高亲和度的抗体去替代库存的抗体，在新的抗体入库后去掉原记忆库里次优的抗体。
记忆细胞更新删除的机制称为抗体的记忆机制。
这种机制使得抗原做出更剧烈的免疫反应，也就是说求解优化问题的速度更快了。
基于浓度的抗体的促进和抑制生物体中有很多种类的抗体，我们优先选择那些与抗原杂和力好的抗体以维持种群的多样性，而对于大量出现的相同抗体，则控制它们继续进化，当整个种群中充满着大量相似的个体，则很容易导致抗体的多样性变差，致使优化过程陷入局部最优解。
所以为了保持优化算法过程中个体的多样性，在免疫遗传算法中为了保持抗体的多样性可以采用适当的抑制策略，选择概率的修正可以通过加入抗体浓度因素来解决。
种群的更新在上代选择出足够的个体进入下代后对新的种群中的全部抗体进行交叉以及变异操作，而产生的下代抗体进入下次的迭代操作。
如此反复直到出现满足终止条件的情况下终止。
终止条件的判别算法中的终止条件般分为种，第是计算开始前设定迭代次数，当优化算法达到设定值得迭代次数时算法结束。
第二种是种群中个体的多样性程度低，适应度高的个体大部分集中在个很小的区域时被认为优化结束。
免疫遗传算法在数学模型上的应用函数是著名的二维单峰函数和测试函数，公式如下本文利用基于信息熵的免疫算法求该函数的全局最大值。
其仿真结果如图所示。
图函数仿真图本文使用语言编制测试软件，经过用免疫遗传优化算法对二〇五年二月二十七日星期五函数进行测试，函数的公式如式。
运行参数设置如下抗体的长度为，终止的代数为代，算法的交叉概率为，算法的变异概率为，相似度的阈值为，抗体的浓度为。
运用免疫遗传算
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